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Bitto, Verena: Enhancing biomarker discovery in tumor hypoxia for head and neck squamous cell carcinoma : advancing spatial omics data accessibility through convolutional autoencoders / vorgelegt von Bitto, Verena, Dipl.-Ing. ; Betreuer: Prof. Dr. Klaus H. Maier-Hein [und ein weiterer … . - Heidelberg, 05 Jun. 2024. - 1 Online-Ressource (xx, 185 Seiten) : Illustrationen, Diagramme DOI: 10.11588/heidok.00034903
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Bitto, Verena: Enhancing biomarker discovery in tumor hypoxia for head and neck squamous cell carcinoma : advancing spatial omics data accessibility through convolutional autoencoders / vorgelegt von Bitto, Verena, Dipl.-Ing. ; Betreuer: Prof. Dr. Klaus H. Maier-Hein [und ein weiterer … . - Heidelberg, [2024?]. - xix, 185 Seiten : Illustrationen, Diagramme
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Jager, Lucas Anton: Artificial Creativity? : zur urheberrechtlichen Verortung von Systemen "künstlicher Intelligenz", deren Erzeugnissen und deren Einsatzmöglichkeiten unter besonderer Berücksichtigung künstlicher neuronaler Netzwerke / von Lucas Anton Jager. - Berlin: Duncker & Humblot, [2023]. - 406 Seiten : Illustrationen, ISBN 978-3-428-18695-2 (Studien zu Eigentum und Urheberrecht ; Band 3)
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Wegner, Sven-Ake: Mathematische Einführung in Data Science / von Sven-Ake Wegner. - 1st ed. 2023.. - Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2023.. - 1 Online-Ressource(IX, 303 S. 118 Abb.), ISBN 978-3-662-68697-3 DOI: 10.1007/978-3-662-68697-3
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Meyer, Joseph Theo: Statistical learning for structured models: tree based methods and neural networks / vorgelegt von Meyer, Joseph Theo ; Betreuer : Prof. Dr. Enno Mammen. - Heidelberg, 04 Okt. 2023. - 1 Online-Ressource (186 Seiten) : Diagramme DOI: 10.11588/heidok.00033849
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Meyer, Joseph Theo: Statistical learning for structured models: tree based methods and neural networks / vorgelegt von Meyer, Joseph Theo ; Betreuer : Prof. Dr. Enno Mammen. - Heidelberg, [2023?]. - 186 Seiten : Illustrationen, Diagramme
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Rashid, Tariq: Neuronale Netze selbst programmieren : ein verständlicher Einstieg mit Python / Tariq Rashid ; deutsche Übersetzung von Frank Langenau. - 2., aktualisierte und erweiterte Auflage. - Heidelberg: O'Reilly®, 2024. - 249 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-96009-245-2
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Signatur: LN-U 10-18439::(2)
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Lanquillon, Carsten: Knowledge Science – Grundlagen : Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Wissensextraktion aus Texten / von Carsten Lanquillon, Sigurd Schacht. - 1st ed. 2023.. - Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2023.. - 1 Online-Ressource(VI, 207 S. 70 Abb., 12 Abb. in Farbe.), ISBN 978-3-658-41689-8 DOI: 10.1007/978-3-658-41689-8
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Chen, Weitao: Remote Sensing Intelligent Interpretation for Geology : From Perspective of Geological Exploration / by Weitao Chen, Xianju Li, Xuwen Qin, Lizhe Wang. - 1st ed. 2024.. - Singapore: Springer Nature Singapore, 2024.. - 1 Online-Ressource(XI, 235 p. 98 illus., 76 illus. in color.), ISBN 978-981-9989-97-3 DOI: 10.1007/978-981-99-8997-3
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Demystifying artificial intelligence : symbolic, data-driven, statistical and ethical AI / edited by Emmanuel Gillain. - Berlin ; Boston: De Gruyter, [2024]. - 1 Online-Ressource (XVI, 459 Seiten) : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-11-142630-3 (De Gruyter STEM) DOI: 10.1515/9783111426143
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Géron, Aurélien: Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow : Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme / Aurélien Géron ; deutsche Übersetzung von Kristian Rother & Thomas Demmig. - 3., aktualisierte und erweiterte Auflage. - Heidelberg: O'Reilly, 2023. - 876 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-96009-212-4
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Signatur: LN-U 10-18726::(3)
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Sonnet, Daniel: Neuronale Netze kompakt : vom Perceptron zum Deep Learning / Daniel Sonnet. - Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, [2022]. - 1 Online-Ressource (VI, 146 Seiten, 65 Abb., 50 Abb. in Farbe.), ISBN 978-3-658-29081-8 (IT kompakt) (Springer eBook Collection) DOI: 10.1007/978-3-658-29081-8
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Iten, Raban: Artificial intelligence for scientific discoveries : extracting physical concepts from experimental data using deep learning / Raban Iten. - Cham: Springer, 2023. - 1 Online-Ressource (XIII, 170 Seiten), ISBN 978-3-031-27019-2 DOI: 10.1007/978-3-031-27019-2
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Aggarwal, Charu C.: Neural Networks and Deep Learning : A Textbook / by Charu C. Aggarwal. - 2nd ed. 2023.. - Cham: Springer International Publishing, 2023.. - 1 Online-Ressource(XXIV, 529 p. 150 illus., 22 illus. in color.), ISBN 978-3-031-29642-0 DOI: 10.1007/978-3-031-29642-0
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Mitsotakis, Dimitrios: Computational mathematics : an introduction to numerical analysis and scientific computing with Python / Dimitrios Mitsotakis. - First edition. - Boca Raton ; London ; New York: CRC Press, 2023. - 1 Online-Ressource (xvii, 508 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-1-003-28729-2 (Advances in applied mathematics) DOI: 10.1201/9781003287292
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Linhart, Andrea: Information aus der Blackbox : zum Verhältnis von Transparenz und Geheimnisschutz am Beispiel künstlicher neuronaler Netze / Andrea Linhart. - Trier: Universität Trier, 2023. - 1 Online-Ressource (XII, 276 Seiten) : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-7584-0828-1 (digital | recht. Schriften zum Immaterialgüter-, IT-, Medien-, Daten- und Wettbewerbsrecht ; Band 13) DOI: 10.25353/ubtr-19bc-20e1-b58a
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Beyond quantity : research with subsymbolic AI / Andreas Sudmann, Anna Echterhölter, Markus Ramsauer, Fabian Retkowski, Jens Schröter, Alexander Waib… . - Bielefeld: transcript, 2023. - 1 Online-Ressource (359 Seiten) : Illustrationen, ISBN 978-3-8394-6766-4 (KI-Kritik ; Volume 6) DOI: 10.1515/9783839467664
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Mihaylov, Todor: Knowledge-enhanced neural networks for machine reading comprehension / Todor Borisov Mihaylov ; supervisor: Prof. Dr. Anette Frank. - Heidelberg, 2022. - 1 Online-Ressource (ix, 159 Seiten) DOI: 10.11588/heidok.00034352
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Sanakoyeu, Artsiom: Visual representation learning with limited supervision / vorgelegt von Artsiom Sanakoyeu ; advisor: Prof. Dr. Björn Ommer. - Heidelberg, [2021?]. - xiii, 137 Seiten : Illustrationen, Diagramme
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Karatas, Metin: Eigene KI-Anwendungen programmieren / Metin Karatas. - 1. Auflage. - Bonn: Rheinwerk Verlag, 2024. - 450 Seiten : Illustrationen, Diagramme, ISBN 978-3-8362-9763-9 (Für Ausbildung und Beruf) (Rheinwerk Computing)
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Signatur: LN-U 10-19957
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